练好机器学习的基本功：用Python进行基础数学理论的实作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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这是一本为了需要学习机器学习，同时又想要搞懂其基本理论的读者所撰写的书。透过本书的登场人物：程式设计师绫乃与朋友美绪的对话，便可以与书中的两位的角色一起成长。书中虽然有许多的数学公式，但只要跟着书中人物一起学，便能自然而然地搞懂，从而奠定更加坚实的机器学习基础。

　　借由本书，您可以了解：
　　．回归、分类、分群演算法
　　．使用回归进行预测的方法
　　．应用分类找出最适切结果的方法
　　．如何评估模型的正确程度
　　．如何使用Python来计算数学公式

深入浅出，构建坚实基础：Python驱动的现代数据科学实践指南 本书旨在为渴望在数据科学领域建立扎实理论基础并将其转化为实际操作能力的学习者提供一份详尽的路线图。我们深知，现代数据科学的浪潮奔涌向前，但其核心驱动力依然是坚实的数学与统计学原理。本书并非一本专注于特定算法的“速成手册”，而是一部旨在解构那些驱动复杂模型的底层逻辑，并利用强大的Python生态系统进行高效实现的参考书。 我们的目标是弥合理论与实践之间的鸿沟。许多初学者在接触到高阶的机器学习模型时，常常感到力不从心，其根本原因在于对支撑这些模型的数学基础理解不够透彻。当你无法解释为什么某个优化器比另一个更有效，或者为何需要对数据进行特定的变换时，你的模型构建过程就更像是一种“魔法操作”而非可控的工程。本书正是为了消除这种“黑箱”体验而设计。 一、奠定数学生态的基石：从线性代数到概率论的重塑 本书的第一部分将系统地回顾和重塑数据科学领域中至关重要的数学分支。我们不会停留在纯粹的数学推导，而是将每项理论知识都紧密地锚定在数据科学的应用场景之中。 线性代数：数据的几何语言。 我们将从向量空间、矩阵运算的基础概念入手，重点探讨特征值分解（Eigen-decomposition）和奇异值分解（SVD）。这些工具不仅仅是矩阵乘法，它们是理解降维技术（如PCA）的核心。我们将通过具体的NumPy和SciPy操作来展示，如何用矩阵运算来高效地表示和处理高维数据结构。讨论将深入到矩阵的秩、伪逆（Pseudoinverse）及其在最小二乘法中的实际意义。 微积分与优化：驱动学习的引擎。 梯度下降是几乎所有监督学习算法的基石。本书将详细解析偏导数、链式法则在构建反向传播（Backpropagation）机制中的作用。我们不会止步于一阶导数，还会探讨Hessian矩阵的意义，这为理解牛顿法和拟牛顿法（如BFGS）提供了数学基础，让读者明白鞍点和局部最优解的本质。 概率论与数理统计：量化不确定性。 在数据驱动的世界里，不确定性是常态。我们将深入探讨贝叶斯定理，并将其应用于朴素贝叶斯分类器和更复杂的概率图模型中。重点内容包括随机变量、期望、方差的直观理解，以及最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在参数估计中的核心地位。理解这些，是构建稳健的正则化策略的前提。 二、Python工具箱的精准运用：数学与代码的无缝对接 本书的实践部分，全部围绕Python的核心科学计算库展开。我们强调的是“用代码来验证数学原理”，而非仅仅调用库函数。 NumPy/SciPy的精妙布局。 我们将展示如何利用NumPy的高级数组操作来避免低效的循环，实现矩阵的快速运算。例如，如何用`np.linalg.solve`解决线性系统，或者如何使用SciPy的优化模块（`scipy.optimize`）来手动实现一个简单的逻辑回归模型的求解过程，从而直观感受损失函数的下降过程。 可视化洞察：Matplotlib与Seaborn的数学表达。 数据科学不仅是计算，更是沟通。我们将利用强大的可视化库，将抽象的数学概念具象化。例如，绘制高斯分布的等高线图来理解协方差矩阵的方向性，或者可视化梯度下降路径，观察学习率对收敛速度的影响。 三、核心算法的数学解构与实战 本书将选取几个关键的机器学习模型作为载体，深入剖析其背后的数学逻辑并使用Python从零开始构建（或重构）它们的核心部分。 回归模型：从最小二乘到正则化。 我们将详细推导线性回归的最小二乘解，并重点讲解L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化项的引入是如何通过约束模型复杂度来改善泛化能力的。读者将清晰地看到$L_1$和$L_2$范数在损失函数上引入的几何形状差异及其对参数稀疏性的影响。 分类模型：逻辑回归的概率视角。 逻辑回归的本质是使用Sigmoid函数将线性模型的输出映射到概率空间。我们将展示如何使用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）并结合梯度下降来训练模型，理解为什么最大似然估计导出的损失函数恰好就是交叉熵。 降维技术：主成分分析（PCA）的几何意义。 PCA的实现依赖于协方差矩阵的特征分解。本书将引导读者手动计算协方差矩阵，求解特征向量，并根据特征值的大小排序来确定主成分。这能确保读者真正理解PCA是数据“方差最大化”的过程，而非简单的矩阵操作。 四、面向未来的稳健性：统计检验与模型评估的数学严谨性 任何数据分析的结果都必须是可信的。本书的最后部分聚焦于如何用统计学的视角来评估和验证我们的模型。 偏差与方差的权衡（Bias-Variance Trade-off）。 这是一个核心概念，我们将通过理论推导和模拟实验来展示欠拟合和过拟合的根本原因。读者将学会如何通过调整模型的复杂度参数（如正则化强度或多项式阶数）来在偏差和方差之间找到最佳平衡点。 模型评估的统计严谨性。 交叉验证（Cross-Validation）的数学合理性、假设检验的基本逻辑（如T检验、ANOVA的适用场景），以及如何正确地解释p值和置信区间。这些内容确保了数据科学家不仅能建立模型，还能以科学的态度来报告模型的性能和局限性。 通过这种“理论先行，代码验证”的结构，本书致力于培养出一种能够深入理解算法内核、并在实际项目中进行批判性思考的工程师和研究人员。掌握这些基础知识，将使你在面对任何新兴的、复杂的机器学习框架时，都能迅速洞察其底层原理，实现真正的融会贯通。

作者简介

立石贤吾（TATEISHI KENGO）

　　LINE Fukuoka株式会社资料工程师。

　　佐贺大学毕业后就职于佐贺县内的系统开发公司，其后历经福冈的开发公司，于2014年就职于LINE Fukuoka株式会社，负责资料分析及机器学习的相关工作。

Chapter1　旅程的开始
本章针对机器学习为什么会演变成众所瞩目的焦点，以及运用机器学习可以办到些什么等概要进行说明，同时对回归、分类、分群等演算法做简单的解说。

Chapter2　了解回归～根据广告费预测点击数
本章以「由花费在广告上的费用，来预测点击数」为主题，对回归进行学习。首先会以简单的范例来思索进行预测需要导出什么样的式子，并探讨如何将其逼近结果的方法。

Chapter3　了解分类〜依照图像大小进行分类
本章以「由图像的尺寸，来分类纵长形与横长形」为主题，对分类进行学习。
与Chapter2相同，首先会思索为了进行分类会需要导出什么样的式子，并探讨如何将其逼近最适切结果的方法。

Chapter4　了解评估〜确认模型的正确性
本章将对第2章与第3章建构模型的正确程度，也就是精度进行确认。将会介绍模型的评估方式，以及有哪些指标可用做评估。

Chapter5　动手写程式〜 以Python来进行程式设计
本章根据第2~4章所学到的内容，以Python来撰写程式。我们将可以了解到，如何将以数学表示式所构想出来的内容，以程式来进行处理。

Appendix
附录收录了从前面五章未提及的数学解说供各位参考。
总和的记号、乘积的记号／微分／偏微分／合成函数／向量与矩阵／几何向量／指数、对数／Python环境建构／Python的基本／NumPy的基本

序

　　「机器学习」是近期当红的技术名词，对于机器学习到底是什么，机器学习又能做些什么，感到好奇的人相当多，各式各样的衍生资源蓬勃发展，在网路上可以找到许多专为机器学习而设计与开发的函式库，可供我们免费取用学习。即便是不清楚其理论，只要懂得使用函式库与资料集，撰写数行的程式码便可应用机器学习的技术。导入的门槛确实是降低了，在实际动手撰写程式的同时，确实也能掌握机器学习的概念。不过，话虽如此，使用不明就理的黑盒子多少会感到不安。虽然借由函式库的帮助，即使不清楚理论也可以使用机器学习。但是，对于工程师来说，使用不清楚其内容的东西，必定会伴随一定程度的不安，以这样的方式来使用这项技术，或多或少会有不踏实的感觉。

　　本书是为了想要掌握机器学习理论基础的人所写的。透过本书的登场人物：程式设计师绫乃与朋友美绪的对话，在逐步理解机器学习的理论的同时一起学习。许多为了初学者而写的入门书极力避免让数学表示式出现，而本书则是经常会出现数学表示式，其中也许会有看起来稍微困难的表示式，不过，从绫乃与美绪的讨论中，我们可以自然而然地理解数学表示式的意义，为方便已经忘记高中数学的人进行复习，在附录也会解说数学的基础知识，请各位不用慌张，安心地阅读下去。

　　只要充分理解本书传授的基础知识，便可在各种场面上加以应用，有助于您加深对于函式库内容的理解、或者自行撰写机器学习演算法、阅读最新的论文，进行各种运用。就让我们跟绫乃与美绪一同踏上机器学习的学习旅途吧！

评分☆☆☆☆☆

我之前在網路上找了不少關於機器學習的資料，但總覺得 thiếu 了一塊，就是那種「基石」的感覺。很多教學都直接跳到各種演算法的應用，像是 SVM、決策樹等等，但當我問自己「為什麼 SVM 會這樣運作？」或是「決策樹背後的原理是什麼？」時，就一片茫然。這本書《練好 ML 的基本功》恰恰補足了這個缺口。它從最基礎的數學概念開始，像是向量、矩陣、機率、微積分，並且巧妙地將這些數學理論與 Python 的實作結合。我特別喜歡書中講解線性代數的部分，它不只是介紹矩陣的加減乘除，更會連結到 PCA（主成分分析）等降維技術的原理，讓我們理解為什麼要這樣做，以及背後的數學依據。這種由淺入深、由理入法的教學方式，讓我對 ML 的理解，從「工具的使用」進階到「原理的掌握」，感覺更有深度，也更有信心去探索更複雜的 ML 模型。

评分☆☆☆☆☆

這本《練好 ML 的基本功》簡直是我的救星！我是一個對數學有點「陰影」的文科背景，之前想碰 ML，看那些公式就頭昏眼花，常常看到一半就放棄。但這本書的切入點完全不同，它把艱澀的數學理論，用非常貼近程式實作的方式來呈現。舉例來說，它在講梯度下降時，不只是給個公式，而是先用 Python 模擬一個簡單的函數，然後一步一步展示如何透過微積分的概念，找到最佳解。這種「邊做邊學」的模式，對我這種非數學系出身的人來說，實在是太友善了。我甚至可以自己修改參數，看看梯度下降的速度和方向會有什麼變化，這種互動式的學習，讓我對數學的恐懼感降低了不少，取而代之的是一種「原來是這樣！」的豁然開朗。書中的 Python 範例都寫得非常精簡扼要，容易理解，而且可以獨立執行，完全不需要額外的複雜環境設定，這點對新手來說真的非常重要，可以快速建立成就感。

评分☆☆☆☆☆

這本《練好 ML 的基本功：用 Python 進行基礎數學理論的實作》是我最近讀過最令人印象深刻的一本關於機器學習的書。我之前也看過一些 ML 入門的書籍，但很多都停留在「應用層面」，比較少深入探討背後的數學原理。這本書的特別之處在於，它從基礎的數學概念出發，像是線性代數、機率統計、微積分，然後一步一步地引導讀者如何將這些理論應用到 Python 的程式碼實作中。我尤其欣賞書中在講解一些核心演算法時，會先回溯到其數學基礎，讓讀者理解為什麼這個演算法是這樣設計的。例如，在討論迴歸分析時，它會先從最小平方法講起，然後展示如何用 NumPy 來求解。這種「由內而外」的教學方式，讓我對 ML 的理解更加透徹，也更有信心去深入研究更進階的主題。整本書的結構清晰，程式碼範例也寫得很好，非常適合想要打好 ML 基礎的讀者。

评分☆☆☆☆☆

天哪，我前陣子剛入手這本《練好 ML 的基本功：用 Python 進行基礎數學理論的實作》，真心覺得太對味了！我之前有嘗試過一些 ML 的入門書，但說真的，很多都講得比較「上層」，點到為止，然後就直接跳到模型怎麼用、參數怎麼調。但總覺得心裡有個疙瘩，不踏實。這本書就很不一樣，它把很多 ML 背後重要的數學概念，像是線性代數、機率統計、微積分，拆解得非常清晰。而且最棒的是，它不是紙上談兵，而是直接搭配 Python 程式碼，從最基本的矩陣運算、向量空間，到機率分佈的模擬，全部都能親手跑一遍、驗證一遍。我常常覺得，學程式語言就像學開車，你知道油門剎車在哪就好，但如果你想成為賽車手，就得了解引擎的原理、輪胎的抓地力。這本書對我來說，就是那個「了解引擎原理」的過程，非常紮實，讓我在理解演算法時，不再只是死記硬背，而是能看到背後的邏輯，感覺功力真的有在累積。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，《練好 ML 的基本功》這本書真的讓我對機器學習的世界，有了全新的認識。我之前一直以為 ML 就是一堆黑盒子，丟數據進去，再丟模型進去，就會跑出結果。但這本書讓我明白，很多強大的 ML 技術，其實都建立在嚴謹的數學基礎之上。書裡面花了不少篇幅講解機率論在 ML 中的應用，像是貝氏定理、最大似然估計等等，並且用 Python 程式碼模擬這些概念，讓我能夠直觀地理解它們的作用。例如，在講解機率模型的建立時，書中會引導讀者透過程式碼去計算不同事件發生的機率，以及如何利用這些機率來做預測。這種將抽象的數學理論，透過具體的程式碼來驗證和理解的方式，對於我這種比較習慣動手實作的人來說，是相當有幫助的。它讓我不再覺得數學是 ML 的門檻，反而成為了理解 ML 的鑰匙。